非球形气溶胶粒子短波红外散射特性研究

利用T矩阵方法,以及基于扩散限制凝聚理论的广义多粒子米散射方法,研究了多种气溶胶粒子在1.6和2.0μm波段处,非球形单粒子和团簇粒子的光散射辐射特性,并分析了粒子有效半径、复折射指数、粒子形状、相对湿度等因素对非球形粒子散射特性的影响.分析表明,除了粒子有效半径和形状会在不同程度上引起粒子散射特性变化,相对湿度对其影响也比较大,球形粒子与非球形粒子在不同相对湿度下后向散射相对差异均在18%以上;当粒子体积较小时,水溶性气溶胶的后向散射强度随相对湿度的增加而增强,而当粒子体积较大时,则随相对湿度的增加而减弱;在体积相同的条件下,体积较小的团簇粒子的不对称因子比非球形单粒子平均偏大0.023,而体积较大的团簇粒子,却比非球形单粒子不对称因子平均偏小0.055;单粒子或等体积的团簇粒子,其不同波段之间单次散射反照率差异较大,最大可达0.226.该工作对研究气溶胶多次散射对CO₂浓度卫星反演精度影响具有重要的科学意义.     

Scattering properties of polluted dust in 1.6-μm wavelength

Three typical polluted dust particles （i.e., single coated dust, two-sphere/spheroid system, and coated dust with ag- gregate） including internal and semi-external mixtures are modeled, and their scattering properties at 1.6-μm wavelength are calculated by using the generalized multi-sphere Mie-solution （GMM） method. We investigate the influences of par- ticle size, morphology, and chemical composition on the scattering parameters of polluted dust particles. The analysis results demonstrate that the single scattering albedo of coated dust is much smaller than that of pure dust, especially for the spheroidal black carbon （BC） coated dust. When a dust particle semi-mixes with another aerosol particle to form a two-sphere/spheroid system, its scattering properties are much more sensitive to the size and species of monomers than the monomer shape. If an aggregated BC attaches to the coated dust, the scattering properties of whole particle mainly depend on the host particle （coated dust）.     

星载激光雷达云和气溶胶分类反演算法研究

激光探测对于获取云和气溶胶的垂直廓线，研究大气中云和气溶胶的垂直分布特征以及对全球气候变化的影响意义重大。而星载大气激光雷达云气溶胶分类算法的研究，对于激光雷达数据的参数反演及应用极为重要。针对激光条件下探测的云和气溶胶特有的光学信息和空间分布，结合概率统计与机器学习算法，提出了一种对于云/气溶胶、云相态及气溶胶子类型识别的分类算法，实现了星载激光雷达的大气特征层快速、有效分类。算法采用中国地区2016年CALIOP的观测数据作为样本数据，主要由三部分组成：（1）基于激光探测的云和气溶胶层不同的光学特性以及地理空间分布特征，分别构建了云和气溶胶的γ₅₃₂，χ，δ，Z和lat的五维概率密度函数，以此为基础构建云气溶胶的分类置信函数，并基于此实现了云和气溶胶类型的反演；（2）选取支持向量机(SVM)作为随机朝向冰晶粒子(ROI)和水云分类的算法模型基础，结合云层的γ₅₃₂，χ，δ Z和云顶温度T的概率密度函数构建ROI，水平朝向冰晶粒子(HOI)和水云的分类置信函数以修正SVM误分的特征层以及筛选出水云中少部分的HOI冰云，获得云相态的分类结果；（3）以各气溶胶子类型的光学以及空间分布特性为基础，采用决策树策略的气溶胶子类型识别算法实现了对气溶胶子类型的区分，完成气溶胶子类型的识别。利用现有CALIOP观测结果作为样本数据构建分类数据库，避免了对于地面以及航测数据的依赖，而机器学习则大大简化了算法的实现过程，使得云气溶胶分类更加高效。算法结果与正交极化云气溶胶激光雷达垂直特征层分布数据(CALIPSO VFM)产品对比分析：云层有98.51%一致性，气溶胶有88.43%的一致性，且白天比夜间一致性高。对于云相态分类，可以有效区分出水云和冰云，其中二者水云一致性高达93.44%。在气溶胶子类型反演结果中，可以准确识别出大多数气溶胶特征层子类型。霾、沙尘以及晴空三种典型情况下的反演结果均与CALIOP VFM产品数据具有较好的一致性。其中，霾天的大部分煤烟型以及污染型（污染沙尘以及污染大陆）气溶胶反演结果与VFM具有较好的一致性。沙尘天也能够获得较好的沙尘以及污染沙尘的结果。晴空为数不多的气溶胶层也取得了较为一致的结果。对于实现的星载大气激光雷达特征层分类算法，针对CALIOP激光测量的云气溶胶层的分类进行了重要的改进，在保证一定精度的基础上，简化了算法，提高了数据处理的效率，在下一步工作中，将分别构建不同时段和季节的分类模型以及提高两种不同偏振特性的冰云和气溶胶子类型的分类精度。     

基于多源卫星多光谱遥感数据的过火面积估算研究

露天生物质燃烧是重要的大气污染物排放源,导致空气质量恶化并引起气候变化。卫星遥感数据能够提供大尺度、多时相的监测信息,然而燃烧火点监测和火烧迹地监测两种方式都存在着局限性。以美国东南部地区为研究区域,通过结合卫星遥感获取的高分辨率燃烧面积数据及多时相的燃烧火点数据,建立时空匹配模型估算露天生物质燃烧过火面积。通过分析植被燃烧前后的光谱变化特征,基于高分辨率的Landsat-5 TM4波段(0.84μm)与7波段(2.22μm)数据,利用差分归一化燃烧比(dNBR:the differential normalized burn ratio)提取燃烧面积数据;而燃烧火点数据则通过分析燃烧植被的热红外光谱特征利用MODIS 4与11μm波段数据提取。结果显示,该地区燃烧面积与燃烧火点数量之间相关系数达0.63,并且二者之间的比例关系随植被类型而发生变化,林地、草地、灌木、耕地和沼泽五种植被类型对应的像元燃烧面积分别为0.69,1.27,0.86,0.72和0.94 km~2。通过与美国火灾中心(national interagency fire center,NIFC)地面调查数据比对,模型估算的美国东南部过火面积数据较为精确,而同期的MODIS燃烧面积产品(MCD45)及燃烧源清单产品(global fire emissions database,GFED)遗漏了该区域大量的小面积燃烧事件。因此,本研究建立的过火面积估算模型能够提供更为精确的排放源参数信息,有利于区域空气质量模式准确地模拟露天生物质燃烧排放状况。     

基于被动遥感卫星可见至红外通道观测的云特性遥感

云是地球辐射收支、水循环和生物化学循环的主要调节者。自1960年人类第一颗气象卫星(TIROS)的发射起,被动卫星遥感已经发展成为获取云观测资料最高效的手段之一。被动卫星具有观测范围大、时间跨度久的特点,其中利用可见至红外波段(0.40～15μm)的遥感成像仪相对高光谱成像仪、微波成像仪具有时空分辨率更高的观测优势。首先,针对极轨卫星多光谱成像仪、多角度偏振成像仪和新一代静止卫星成像仪三类载荷概述了被动卫星基于可见至红外波段的观测特点。然后,介绍了包括云检测、云相态、云顶参数、云光学和微物理参数的观测原理和应用方法。最后,通过总结和展望为被动卫星可见至红外资料的云特性遥感研究提供一些思考。     

基于振动拉曼散射的差分水Ring效应系数卷积计算模型

利用被动差分吸收光谱算法反演水体上方尤其是海洋上方的大气痕量气体浓度时, 水体的振动拉曼散射导致对太阳光谱中夫琅禾费线的填充.若不考虑这种类似大气Ring效应的水Ring效应, 会直接影响反演精度. 参考OMI传感器对大气Ring效应校正的卷积算法, 针对痕量气体OClO的反演, 利用经过大气消光计算后的太阳 360–400 nm入射光谱和对应波段的水体后向振动拉曼散射系数,通过卷积差分计算,得到了差分水 Ring效应系数. 与Vasilkov模型计算得到的结果比较,二者的相关系数R 达到0.9665. 关键词： 水Ring效应 振动拉曼散射 卷积 被动差分吸收光谱算法     

利用红外高光谱资料CrIS反演大气温湿廓线的模拟研究

大气温湿廓线是数值预报中最基本的气象参数,高光谱红外卫星可以观测到较高垂直分辨率的大气信息,为了准确获取廓线信息,利用搭载于美国对地观测卫星Suomi NPP(national polar-orbiting partnership)平台上的CrIS(cross-track infrared sounder)红外高光谱观测资料,讨论了通道选取方法,采用特征向量统计法反演法得到初始大气廓线,利用非线性牛顿迭代法进一步提高反演精度。将反演结果和全球数据同化系统GDAS(global data assimilation system)模式分析数据以及配对的无线探空值进行比较,发现反演结果与真值趋势一致,较之初始廓线有显著提高,在100~700hPa之间,温度廓线反演精度最高,均方差小于1K,在300~900hPa之间,湿度廓线反演精度最高,均方差小于20%,与所选取通道的雅各比峰值区间一致。